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Enregistrement W4309865343 · doi:10.5194/os-18-1691-2022

Quantifying the impacts of the Three Gorges Dam on the spatial–temporal water level dynamics in the upper Yangtze River estuary

2022· article· en· W4309865343 sur OpenAlexaff
Huayang Cai, Hao Yang, Pascal Matte, Haidong Pan, Zhan Hu, Tongtiegang Zhao, Guangliang Liu

Notice bibliographique

RevueOcean science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEstuaryWater levelThree gorgesEnvironmental scienceSpatial variabilityHydrology (agriculture)Dry seasonSedimentSalinityDischargeTemporal scalesAtmospheric sciencesOceanographyGeologyEcologyGeographyDrainage basinGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Understanding the alterations in spatial–temporal water level dynamics caused by natural and anthropogenic changes is essential for water resources management in estuaries, as this can directly impact the estuarine morphology, sediment transport, salinity intrusion, navigation conditions, and other factors. Here, we propose a simple triple linear regression model linking the water level variation on a daily timescale to the hydrodynamics at both ends of an estuary. The model was applied to the upper Yangtze River estuary (YRE) to examine the influence of the world's largest dam, the Three Gorges Dam (TGD), on the spatial–temporal water level dynamics within the estuary. It is shown that the regression model can accurately reproduce the water level dynamics in the upper YRE, with a root mean squared error (RMSE) of 0.061–0.150 m seen at five gauging stations for both the pre- and post-TGD periods. This confirms the hypothesis that the response of water level dynamics to hydrodynamics at both ends is mostly linear in the upper YRE. The regression model calibrated during the pre-TGD period was used to reconstruct the water level dynamics that would have occurred in the absence of the TGD's freshwater regulation. Results show that the spatial–temporal alterations in water levels during the post-TGD period are mainly driven by the variation in freshwater discharge due to the regulation of the TGD, which results in increased discharge during the dry season (from December to March) and a dramatic reduction in discharge during the wet-to-dry transitional period. The presented method to quantify the separate contributions made by changes in boundary conditions and geometry to spatial–temporal water level dynamics is particularly useful for determining scientific strategies for sustainable water resources management in dam-controlled or climate-driven estuaries worldwide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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